Обсудить агента

AgentZone — AI-агентыЗадачи · Инструменты · Действия · Контроль

Не чат-боты. Цифровые сотрудники, подключённые к вашим системам.

Создаём AI-агентов, которые работают внутри ваших бизнес-процессов: получают задачу, используют данные и инструменты компании, выполняют действия и возвращают результат — с подтверждением там, где оно нужно.

Показать, что можно автоматизироватьОбсудить AI-агента
Запуск агента WAITING APPROVALDemo Scenario

TASK

Подготовь отчёт по продажам за неделю и отправь руководителю основные отклонения.

  1. 00:00.0task.received goal: weekly sales report → head of sales
  2. 00:00.4connect CRMscope: deals, read-only
  3. 00:01.1fetch_sales(week=38) CRM1 284 deals · 4 regions
  4. 00:01.6connect Databasedwh.sales_daily, read-only
  5. 00:02.9compare(week, plan) Database3 deviations above 10%
  6. 00:04.1draft_summary 5 bullet points · sources linked
  7. 00:04.7create_report Filessales_week_38.pdf
  8. 00:05.2request_approval Emailwaiting: head of sales
  • CRM
  • Email
  • Calendar
  • Database
  • Files
  • ERP
  • Telegram
  • API
  • Web

Отчёт готов. Отправить руководителю?

02Playground

Что умеет агент

Выберите отдел и задачу. Слева — задача, в центре — действия и их статусы, справа — инструменты, к которым агент обращается. Мы показываем действия, а не «мысли» модели.

TASK

Демонстрационный сценарий: сайт не имеет доступа к вашим данным.

ACTIONS

  1. читаетCRM connected · 148 lost deals loaded (90 days)
  2. готовитloss reasons grouped · 6 groups
  3. ищетlast client emails matched to 97 deals
  4. готовитmain pattern detected: price after proposal
  5. отправляетreport created · lost_deals_q3.pdf

Главная причина потерь — цена после коммерческого предложения. Отчёт с примерами сделок готов.

TOOLS

  • CRM
  • Email
  • Calendar
  • Database
  • Files
  • ERP
  • Telegram
  • API
  • Web
03Типы агентов

Какие агенты мы создаём

  1. 01отвечает на обращения
  2. 02знает базу знаний
  3. 03создаёт тикеты
  4. 04проверяет статус заказа
  5. 05передаёт человеку
Подробнее
04Агент или бот

Чем агент отличается от бота

BotZone · сценарий

  1. Command
  2. Scenario
  3. Reply / action

Заранее заданный сценарий: быстро, предсказуемо и дёшево. Идеально, когда вариантов немного.

AgentZone · цель

  1. Goal
  2. Context
  3. Plan
  4. Tool choice
  5. Actions
  6. Result check
  7. Approval / done

Агент сам выбирает инструменты под цель и проверяет результат. Нужен, когда задача не укладывается в сценарий.

Нужен обычный Telegram-бот со сценарием?

Telegram-ботыBotZone
05Архитектура

Как устроен AI-агент

Модель — только одна часть системы. Рядом с ней — база знаний, инструменты, память и ограничения, которые отличают внедрение от демонстрационного чат-бота.

Guardrails

permissions
агент видит только то, что разрешено его роли
approval
критичные действия — после подтверждения человека
rbac
доступ к данным по ролям сотрудников
logging
каждый вызов инструмента записан
audit trail
кто, что и когда сделал — можно восстановить
rate limits
ограничение числа действий и расходов
tool restrictions
список разрешённых инструментов и параметров
Подробнее о безопасности
06Контроль человека

Автоматизируем работу, критичное — под контролем человека

Агент подготовил платёж и проверил документы. Дальше решаете вы — в роли руководителя. Без подтверждения платёж не уйдёт.

Платёж

Demo Scenario
Получатель
Supplier LLC
Счёт
INV-2291
Сумма
18 400 000 сум
  1. Подготовлен
  2. Ждёт подтверждения
  3. Подтверждён
  4. Исполнен

Вы — финансовый руководитель. Подтвердить платёж?

AUDIT LOG

  1. agentpayment.prepared INV-2291 · checks: invoice ↔ contract ↔ delivery ✓
  2. agentapproval.requested → finance manager
07Конструктор

Соберите архитектуру AI-агента

Выберите задачи, источники, действия и уровень автономности — справа появится схема: сотрудник, агент, данные, подтверждение и действия.

01 · Задачи
02 · Источники данных
03 · Действия
04 · Автономность
Предварительная архитектураУзлов: 9
AGENT
Reporting agent

CONTEXT
CRM · Database · DWH · Email

ACTIONS
Send email

CONTROL
Every action approved by a person · Role-based access to sources · Audit log of every tool call

Это предварительная схема. После разбора процесса и данных архитектура может измениться.

08Основа

Агент хорош настолько, насколько хороши его данные

Если данные находятся в десятках таблиц и несвязанных систем, сначала строим слой данных — иначе агент будет уверенно ошибаться.

Данные разбросаны по таблицам и несвязанным системам?

Подготовить данныеDataZone

AI нужно встроить в существующую инфраструктуру

Если для агента нужны новые API, кабинеты, middleware или внутренние сервисы, подключается команда DevZone.

Агенту нужны новые API, кабинеты или middleware?

Разработка интеграцийDevZone
09Технологии

Технологии по категориям

Модели
OpenAI · Anthropic · Google · Open-source models · Private models
Runtime
Tool calling · MCP · Workflow engines · Queues · Background jobs
Данные
Vector search · PostgreSQL · Object storage · Enterprise search
Интеграции
CRM · ERP · Google Workspace · Telegram · Email · Custom API
10Безопасность

Безопасность AI-агентов

Для корпоративных клиентов это первый вопрос. Вот что мы закладываем в каждого агента.

  • RBAC

    Агент действует с правами пользователя или своей роли — не шире.

  • Audit logs

    Журнал запросов, вызовов инструментов и решений хранится и доступен для проверки.

  • PII handling

    Персональные данные маскируются там, где модели они не нужны.

  • Access isolation

    Данные разных клиентов и отделов не смешиваются в контексте.

  • Prompt injection

    Текст из писем и документов — это данные, а не команды для агента.

  • Tool boundaries

    Каждый инструмент ограничен по действиям, параметрам и лимитам.

  • Approval workflows

    Платежи, внешние письма и изменения данных — через подтверждение.

  • Model fallback

    Если модель недоступна, процесс продолжается на резервной или передаётся человеку.

  • Data retention

    Сроки хранения диалогов и логов задаются политикой компании.

  • Secrets

    Ключи и токены — в хранилище секретов, не в промптах и не в коде.

Подробнее о безопасности
11Кейсы

Агенты в работе

Каждый кейс — с инструментами агента и его границами. Пока это демонстрационные сценарии, и мы их так и маркируем.

  1. 01Demo ScenarioAI Director: задачи руководителя под контролемАгент принимает задачи руководителя, раскладывает их на подзадачи, назначает исполнителей в трекере и каждое утро присылает статус с блокерами.Task tracker · Calendar · TelegramОткрыть кейс
  2. 02Demo ScenarioAI Customer Support с передачей человекуАгент отвечает по базе знаний, проверяет заказы в CRM, создаёт тикеты и передаёт оператору то, что выходит за его полномочия.Knowledge base · CRM · Helpdesk · Telegram / web chatОткрыть кейс
  3. 03Demo ScenarioAI Analyst поверх хранилища данныхАгент отвечает на вопросы руководителей по данным: строит выборку в хранилище, объясняет отклонение и прикладывает запрос, по которому это посчитано.Data Warehouse · Metric catalogue · Shared driveОткрыть кейс
  4. 04Demo ScenarioAI Sales Assistant для входящих лидовАгент разбирает входящий лид, проверяет историю в CRM, собирает данные о компании и готовит предложение — менеджер проверяет и отправляет.CRM · Email · Price list · Open company dataОткрыть кейс
12Контакты

Что вы хотите поручить AI?

Опишите задачу своими словами, ответьте на пять вопросов — и получите предварительную схему AI-агента. Или просто напишите нам.

Написать в Telegramabdurahimmir@gmail.com

Предварительная схема AI-агента

Шаг 1 из 7

Просто написать в Telegram